Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (Studi Kasus Kota Makassar) = Air Quality Level Prediction Using Long Short Term Memory (Case Study: Makassar City)

Dalam beberapa dekade terakhir, isu kualitas udara telah menjadi fokus utama di berbagai belahan dunia, termasuk kota-kota besar seperti Makassar. Perkembangan industrialisasi, pertumbuhan penduduk yang pesat, dan peningkatan mobilitas sosial telah berkontribusi terhadap meningkatnya polusi udara. Polusi ini tidak hanya berdampak buruk terhadap kesehatan manusia, tetapi juga terhadap kehidupan makhluk hidup lain dan lingkungan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kualitas udara menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Kualitas udara merupakan aspek krusial yang mempengaruhi kesehatan publik dan keberlanjutan lingkungan di kota Makassar. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, model LSTM menunjukkan peningkatan performa yang signifikan seiring bertambahnya jumlah epoch. Titik performa tertinggi tercapai pada epoch ke-15 dengan akurasi mencapai 99,25%, recall 99,25%, dan skor F1 99,24%. Hasil ini menunjukkan bahwa model LSTM sangat efektif dalam mengklasifikasi kualitas udara, memberikan alat yang berguna bagi pemerintah dan masyarakat untuk mengambil langkah-langkah proaktif dalam memperbaiki dan memelihara kualitas udara di Kota Makassar.